Data Analytics Engineer

Swisslinx AG; Basel; Hybrid; CHF 110,000 - 150,000; Full time

Benefits offered by this job

24-monatiger Vertrag

Hybrid-Arbeitsregelung (50/50)

Modernes Büro im Baselzentrum

subventionierte Kantine

Möglichkeit, bis zu 30 Tage pro Jahr国外

Job summary

Swisslinx AG sucht einen erfahrenen Data Analytics Engineer in Basel, der skalierbare Datenpipelines entwirft, entwickelt und wartet. Sie arbeiten eng mit Business-Analysten und Stakeholdern zusammen, schreiben sauberen Code und bringen Ideen zu Datenarchitektur und Plattform-Design ein.

Sie verfügen über fundierte Python- und SQL-Kenntnisse sowie Erfahrung mit modernen Data-Technologien (Spark, Flink, Kafka, Iceberg). Englisch fließend; Bereitschaft zur hybriden Arbeitsweise wird vorausgesetzt.

Qualifications

• Umfangreiche Berufserfahrung im Data Engineering, Big Data oder Analytics Engineering – typischerweise 5+ Jahre
• Fundierte Erfahrung mit Datenaufnahme- und Verarbeitungs-Pipelines
• Python-Programmierung ist zwingend erforderlich
• Erfahrung mit Spark, Flink, Kafka, Iceberg oder ähnlichen Tools
• Kenntnisse Hadoop-Ökosysteme wie Hive, HBase oder Impala
• Bereitschaft, mit C#-Codebasis zu arbeiten
• Starkes Verständnis von Datenmodellierung, Systemdesign und Architektur
• Starke SQL-Kenntnisse; relationale oder NoSQL-Datenbanken
• Erfahrung im Investment Banking/Finanzdienstleistungen/Marktdaten-Umgebungen
• Kooperative, proaktive Art; klare Kommunikation zwischen technischen und nicht-technischen Teams
• Fließende Englischkenntnisse

Responsibilities

• Entwurf, Entwicklung und Wartung skalierbarer Datenpipelines und -produkte
• Erstellung zuverlässiger ETL/ELT-Lösungen für Data-Warehouse/Data-Lake/Lakehouse
• Zusammenarbeit mit Business-Analysten und Stakeholdern
• Schreiben von hochwertigem, wartbarem Code nach modernen Best Practices
• Mitgestaltung von Datenarchitektur und Plattformdesign
• Implementierung von Datenintegrations-, Transformations- und Validierungsprozessen
• Unterstützung von Real-Time- und Batch-Datenverarbeitung
• Teilnahme an PoC-Projekten und Bewertung neuer Technologien
• Sicherstellung von Governance, Sicherheit, Aufbewahrung, Performance und Qualität
• Mitwirkung im Produktionsbetrieb im Rahmen eines Bereitschaftsteams

Skills

Python

SQL

English fluent

NoSQL databases

Tools

Spark

Flink

Kafka

Apache Iceberg

Hive

HBase

Impala

Cloudera

Databricks

Snowflake

Azure Synapse

Job description

Da wir kürzlich eine ähnliche Position bei unserem Kunden besetzt haben, unterstützt Swisslinx aufgrund einer zusätzlichen Vakanz eine renommierte internationale Finanzinstitution in Basel bei der Suche nach einem erfahrenen und teamorientierten Data Analytics Engineer.

Data Analytics Engineer

Stellenbeschreibung:

• Entwurf, Entwicklung und Wartung skalierbarer, durchgängiger Datenpipelines und Datenprodukte
• Erstellung zuverlässiger ETL/ELT-Lösungen für Data-Warehouse-, Data-Lake- und Lakehouse-Umgebungen
• Zusammenarbeit mit Business-Analysten und Stakeholdern, um deren Bedürfnisse zu verstehen und in effektive technische Lösungen umzusetzen
• Schreiben von hochwertigem, wartbarem Code unter Verwendung moderner Software-Engineering-Praktiken
• Einbringen eigener Ideen zur Datenarchitektur, Plattformgestaltung und technischen Entscheidungsfindung
• Implementierung von Datenintegrations-, Transformations- und Validierungsprozessen über mehrere Datenquellen hinweg
• Unterstützung von Echtzeit- und Batch-Datenverarbeitungsinitiativen
• Teilnahme an Proof-of-Concept-Projekten und Bewertung neuer Daten-Technologien
• Sicherstellung, dass Lösungen Sicherheits-, Governance-, Aufbewahrungs-, Leistungs- und Qualitätsanforderungen erfüllen
• Unterstützung der Produktionsumgebungen im Rahmen einer gemeinsamen Bereitschaftsdienstrotation

Über den Kunden:

Als Senior Data Engineer werden Sie Teil eines grossen Daten-Transformationsprogramms, das über die nächsten 4+ Jahre läuft. Sie helfen dabei, die Entwicklung einer modernen Datenplattform zu gestalten, die kritische Bankgeschäfte unterstützt. Sie bauen Datenpipelines auf und verbessern diese, führen neue Datensätze ein und tragen zum Übergang zu einer skalierbaren Lakehouse-Architektur bei.

In dieser Rolle gestalten Sie die Entwicklung einer modernen Datenplattform mit, die kritische Bankgeschäfte unterstützt. Sie bauen Datenpipelines auf und verbessern diese, führen neue Datensätze ein und tragen zum Übergang zu einer skalierbaren Lakehouse-Architektur bei.

Anforderungen:

Wir ermutigen Sie, sich zu bewerben, auch wenn Sie nicht alle aufgeführten Anforderungen erfüllen. Relevante Erfahrungen können in verschiedenen Rollen, Branchen oder Karrierewegen erworben worden sein:

• Umfangreiche Berufserfahrung im Bereich Data Engineering, Big Data Engineering oder Analytics Engineering – typischerweise fünf Jahre oder mehr
• Fundierte Erfahrung im Entwurf und der Entwicklung von Datenaufnahme- und Verarbeitungs-Pipelines
• Starke Programmierkenntnisse in Python sind zwingend erforderlich
• Praktische Erfahrung mit einer oder mehreren modernen Datentechnologien wie Spark, Flink, Kafka, Apache Iceberg oder vergleichbaren verteilten Verarbeitungs- und Lakehouse-Tools
• Vertrautheit mit relevanten Hadoop-Ökosystem-Technologien wie Hive, HBase oder Impala oder gleichwertigen Plattformen
• Bereitschaft (und idealerweise Erfahrung) mit C#-Codebasis zu arbeiten
• Solides Verständnis von Datenmodellierung, skalierbarem Systemdesign und Datenarchitektur
• Starke SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit relationalen oder NoSQL-Datenbanken
• Erfahrung im Investment Banking, Kapitalmärkten, Finanzdienstleistungen, Risiko, Handel oder Marktdatenumgebungen
• Eine kooperative und proaktive Herangehensweise mit der Fähigkeit, klar zwischen technischen und nicht-technischen Teams zu kommunizieren
• Fließende Englischkenntnisse

Folgendes wäre von Vorteil, ist aber keine Voraussetzung für eine Bewerbung:

• Kenntnisse von Finanzinstrumenten, Handelslebenszyklen oder Risikomanagement
• Erfahrung in der Analyse, Implementierung oder dem Testen von Finanzdatenprodukten
• Erfahrung mit Cloudera
• Kenntnisse von Apache Iceberg
• Erfahrung mit Databricks, Snowflake oder Azure Synapse
• Verständnis von Microservices-Architektur

Vergütungsleistungen:

• Ein 24-monatiger Vertrag mit einer hoch angesehenen internationalen Finanzinstitution
• Gute Verlängerungschancen, da das übergeordnete Programm voraussichtlich bis zu fünf Jahre läuft
• Modernes Büro im Zentrum von Basel (50 Minuten Direktzug von Zürich) mit subventionierter Kantine
• Die Möglichkeit, einen sichtbaren Beitrag zu einer grossen Daten-Transformationsinitiative zu leisten
• Einblick in moderne Technologien und unternehmensweite Datenplattformen
• Ein kollaboratives, internationales und intellektuell anregendes Arbeitsumfeld
• Ein wettbewerbsfähiges Vertragsangebot
• Eine hybride Arbeitsregelung mit etwa 50/50 Aufteilung zwischen Homeoffice und Präsenzarbeit
• Die Möglichkeit, bis zu 30 Tage pro Jahr im Ausland zu arbeiten

Wir begrüssen Bewerbungen von Menschen mit unterschiedlichen Hintergründen, Erfahrungen und Perspektiven.

16. November